构建 SycoLens 重放评测，区分谄媚翻转中的纠错与屈从
本文系统解构了大语言模型在用户质疑下的阿谀奉承行为与评测机制。
提出 CAP 指标与 CSFD 算法，发现被抑制的安全特征
摘要论文指出越狱通过抑制安全特征运作，提出 CAP 与 CSFD 补充了针对激活特征的解释性方法。
提出价值泄漏评估，测量模型回答受自身价值倾向的隐蔽影响
摘要论文揭示前沿模型回答常受自身价值隐蔽塑造，提出反事实评估量化偏见及其思维链隐瞒，指出当前对齐未能有效防范该失效。
提出内生护栏 SingProbe，复用解码隐状态监测查询意图、回复安全与幻觉
SingProbe 是面向生成时监测的开源内生护栏：复用基座解码隐状态，而不是另起模型反复编码文本。
提出预算化发现框架，优先深评更可能隐藏失败的安全提示词
作者把 LLM 可靠性评测写成预算约束下的隐藏失败发现：每条提示词有未知的逐次失败概率，浅层少量采样中的零失败并不等于该概率为零。
提出 FIGS 双轴基准，评测多轮对话中的谄媚与校准性共情
FIGS 是一个固定的多轮评测套件，用来同时看模型会不会在压力下放弃事实，以及会不会在守住事实时忽略用户实际说过的感受。
分析多轮攻击中有害性与拒答表征的几何演化
作者刻画多轮攻击里 harmfulness 与 refusal 相关表示如何随对话变化，而不提出新的攻击或防御。
因果解耦来源依从与用户迎合的内部机制
摘要论文发现模型对验证源的依从强于用户迎合，通过因果干预区分了二者机制，并检验了权威方向移除的缓解效果。
提出 Matryoshka Attribution，把模型输出归因到表示与权重
Matryoshka Attribution（MAttr）把“哪些内部计算或权重差导致了输出”写成可以用梯度下降学习的嵌套子集问题。
提出 AIMES 用词表读出在线调节多价值激活干预
AIMES 是推理时的多价值激活转向框架，用中间层词表读出把固定系数改成随状态变化的权重。
抽取正交类别残差并用激活转向检验其有害性与拒答作用
作者分离出与一般有害方向正交的类别残差，用来检查细粒度有害信号是否参与 LLM 的安全行为。
测量并预测具身 VLM 规划器在日常物体插入后的拒答可塑性
作者测量 constitution 守护的具身 VLM 规划器：一次拒答在只往场景里放一个日常物体之后还保不保持得住，并把这种易翻转程度称为任务的 malleability。
用语义保留变换探针比较效用与对齐在分布偏移下的稳定性
摘要论文报告了语义保留变换下的对齐-效用不对称性，指出安全对齐泛化比效用更为脆弱，呼吁改进评估流程。
发现无显式危害的窄域图文微调可诱发涌现失准
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐（Emergent Misalignment, EM）现象。
提出 Constitutional adapters，蒸馏宪法行为以缓解越狱与失准
摘要差分宪法适配器在长上下文和多轮上更稳，并可按 α 换取遵从。
比较对话与工具中介通道的拒答内部机制
作者在八个开源指令模型上研究：同一有害意图从对话改由工具交付时，拒答为何变弱，内部计算是否也变了。。